<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Funkcija Noteikt objektus, izmantojot Deep Learning</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-EE76A33E-0B8F-48EE-94F8-782FAD241D72-web.png" alt="Noteikt objektus, izmantojot Deep Learning"></h2>
        <hr/>
    <p>&Scaron;is rīks izmanto trenētu Deep Learning modeli uz ievades rastra, lai izveidotu elementu klasi, kurā ir atrastie objekti. &Scaron;ie elementi var būt lodziņi vai laukumi ap atrastajiem objektiem vai punkti objektu centros.
    </p>
    <p>Ja tiek atzīmēta opcija  <b>Lietot pa&scaron;reizējo kartes pārklājumu,</b> tiks analizēts tikai rastra apgabals, kas ir redzams pa&scaron;reizējā kartes pārklājumā. Ja nav atzīmēts, viss rastrs tiks analizēts, pat ja tas atrodas ārpus pa&scaron;reizējā kartes pārklājuma.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Izvēlieties objektu noteikšanai izmantoto attēlu</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Ievades attēls, ko izmanto objektu noteik&scaron;anai.
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Izvēlieties Deep Learning modeli, lai noteiktu objektus</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Ievades Deep Learning pakotnes ( <code>.dlpk</code>) vienība.
            </p>
            <p>Deep Learning pakotni veido Esri modeļa definīcijas JSON fails ( <code>.emd</code>), Deep Learning binārā modeļa fails, un pēc izvēles izmantojamā Python rastra funkcija.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Norādiet Deep Learning modeļa argumentus</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Funkciju argumenti tiek definēti Python raster funkciju klasē, uz kuru atsaucas ievades modelis. &Scaron;eit jūs uzskaitāt papildu Deep Learning parametrus un argumentus eksperimentiem un pilnveido&scaron;anai, piemēram, ticamības slieksni jutīguma korekcijai.
            </p>
            <p>Argumentu nosaukumus aizpilda Python moduļa lasī&scaron;anas rīks rastra analīzes serverī.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="runNMS">
        <div><h2>Noņemt elementu dublikātus no izvades (pēc izvēles)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Veic nemaksimālo nomāk&scaron;anu, ja tiek identificēti dubultie objekti un tiek noņemta dublētā funkcija ar zemāku ticamības vērtību. 
                <ul>
                    <li>Nav atzīmēts&mdash;visi noteiktie objekti būs izvades elementu klasē. Tā ir noklusējuma vērtība.
                        

                    </li>
                    <li>Atzīmēts&mdash;noņem konstatētos dublētos objektus.
                        

                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="confidenceScoreField">
        <div><h2>Ticamības rezultāta lauks</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Funkcionalitātes pakalpojuma lauks, kurā ir ticamības rādītājs kā izvade pēc objekta noteik&scaron;anas metodes.
            </p>
            <p>&Scaron;is parametrs ir nepiecie&scaron;ams, kad tiek pārbaudīts  <b>Nemaksimālās apslāpē&scaron;anas</b> parametrs.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classValueField">
        <div><h2>Klases vērtību lauks</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Klases vērtības lauks izvades elementu servisā. Ja nav norādīts, rīks izmantos standarta klases vērtību laukus  <i>Classvalue</i> un <i>Value</i>. Ja &scaron;ie lauki nepastāv, visi elementi tiks uzskatīti par vienu un to pa&scaron;u objektu klasi.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="maxOverlapRatio">
        <div><h2>Maksimālā pārklājuma attiecība</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Maksimālā pārklā&scaron;anās proporcija divām īpa&scaron;ībām, kas pārklājas, tiek definēta kā krustpunkta apgabala attiecība pār savienojumu apgabalu. Noklusējuma vērtība ir 0.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputObjects">
        <div><h2>Rezultātu slāņa nosaukums</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Slāņa nosaukums, kas tiks izveidots sadaļā  <b>Mans saturs</b> un pievienots kartei. Noklusējuma nosaukums ir balstīts uz rīka nosaukumu un ievades slāņa nosaukumu. Ja &scaron;āds slānis jau pastāv, jums tikts lūgts norādīt citu nosaukumu.
            </p>
            <p>Mapes nosaukumu var norādīt mapē  <b>Mans saturs,</b> kur rezultāts tiks saglabāts, izmantojot nolaižamo lodziņu <b>Saglabāt rezultātu</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
